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摘要: 继续上一篇,接下来是股票分析中使用线性回归 在现实世界中,存在着大量这样的情况:两个变量例如X和Y有一些依赖关系。由X可以部分地决定Y的值,但这种决定往往不很确切。常常用来说明这种依赖关系的最简单、直观的例子是体重与身高,用Y表示他的体重。众所周知,一般说来,当X大时,Y也倾向于大,但由X不能严格地 阅读全文
posted @ 2020-01-24 14:26 星涅爱别离 阅读(2538) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 近年来,随着全球经济与股市的快速发展,股票投资成为人们最常用的理财方式之一。本文研究的主要目标是利用机器学习技术,应用Python编程语言构建股票预测模型,对我国股票市场进行分析与预测。 今天主要来回顾的是 移动平均 参考机器之心的文章,对代码进行了中文的解释,同时加入了自己的见解 首先来处理一下数 阅读全文
posted @ 2020-01-24 13:55 星涅爱别离 阅读(1178) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: reshape(1,2)把结果分成1块,每一块2个元素 reshape(2,1)把结果分成2块,每一块1个元素 reshape(-1,1)把结果分成任意块,每一块1个元素 reshape(1,-1)把结果分成1块,这一块里面放所有的元素 reshape(4,3,2)把结果分成4块,每一块3个元素,做 阅读全文
posted @ 2020-01-24 13:14 星涅爱别离 阅读(295) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: OS X 10.9 下面 网络实用工具 从实用工具目录里消失了,可能这个程序用的人太少就取消了吧。但是对于做互联网的人还是有点用的。 参考http://www.mamicode.com/info-detail-2599177.html 方法一: 点击右上角的黑苹果 -关于本机 -系统报告 之后在屏幕 阅读全文
posted @ 2020-01-21 17:28 星涅爱别离 阅读(498) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 关键词:tensorflow2、LSTM、时间序列、股票预测 Tensorflow 2.0发布已经有一段时间了,各种新API的确简单易用,除了官方文档以外能够找到的学习资料也很多,但是大都没有给出实战的部分找了好多量化分析中的博客和代码,发现在tensorflow方面大家都还是在用1.x的版本,始终 阅读全文
posted @ 2020-01-20 22:28 星涅爱别离 阅读(6937) 评论(8) 推荐(0) 编辑
摘要: 包含文件NSE-TATAGLOBAL.csv和ttatest.csv https://github.com/mwitiderrick/stockprice 阅读全文
posted @ 2020-01-20 21:20 星涅爱别离 阅读(2868) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: import numpy as npimport tensorflow as tfnp.random.seed(0)x = np.random.sample((11,2))# make a dataset from a numpy arrayprint(x) dataset = tf.data.Da 阅读全文
posted @ 2020-01-20 20:49 星涅爱别离 阅读(4156) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 最近在研究量化分析,需要用到matplotlib中的一个库,输入from matplotlib.finance import quotes_historical_yahoo_ohlc, candlestick_ohlc发现有报错,仔细勘查后发现有两个问题,一个是matplotlib模块已经剔除了,所 阅读全文
posted @ 2020-01-20 20:36 星涅爱别离 阅读(9969) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 谈到深度学习,就不得不谈到tensorflow 在tensorflow之后出了2.0版本,相比之前有了很大的改变,趁着假期赶紧冲冲冲! 稍微学习了一些基础,做一个自我总结,作为一些基础的知识不再过多重复,有需要的自己上网查询。 写了一些代码,尽可能给出了必要的注释,具体的数学知识或者环境、运行问题欢 阅读全文
posted @ 2020-01-18 17:52 星涅爱别离 阅读(470) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在使用a ri ma进行模型建立时,需要注意以下几点 1.参数选择上predict必须起始时间在原始的数据及当中的,在下例中就是说2017必须在数据集里面,而2019不受限制,只哟在2017后面就好了,重点:预测值起始时间必须在原始数据当中 pre_data = arima.predict('201 阅读全文
posted @ 2020-01-14 17:28 星涅爱别离 阅读(4878) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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